Warning: include(): open_basedir restriction in effect. File(/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache-base.php) is not within the allowed path(s): (/home/h321874/:/tmp:/var/tmp:/opt/alt/php81/usr/share/pear/:/dev/urandom:/usr/local/lib/php/:/usr/local/php81/lib/php/) in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 95

Warning: include(/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache-base.php): failed to open stream: Operation not permitted in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 95

Warning: include(): open_basedir restriction in effect. File(/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache-base.php) is not within the allowed path(s): (/home/h321874/:/tmp:/var/tmp:/opt/alt/php81/usr/share/pear/:/dev/urandom:/usr/local/lib/php/:/usr/local/php81/lib/php/) in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 95

Warning: include(/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache-base.php): failed to open stream: Operation not permitted in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 95

Warning: include(): Failed opening '/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache-base.php' for inclusion (include_path='.:/opt/alt/php72/usr/share/pear') in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 95

Warning: include_once(): open_basedir restriction in effect. File(/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/ossdl-cdn.php) is not within the allowed path(s): (/home/h321874/:/tmp:/var/tmp:/opt/alt/php81/usr/share/pear/:/dev/urandom:/usr/local/lib/php/:/usr/local/php81/lib/php/) in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 122

Warning: include_once(/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/ossdl-cdn.php): failed to open stream: Operation not permitted in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 122

Warning: include_once(): Failed opening '/home/matlabsite/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/ossdl-cdn.php' for inclusion (include_path='.:/opt/alt/php72/usr/share/pear') in /home/h321874/domains/matlabsite.com/public_html/wp-content/plugins/wp-super-cache/wp-cache.php on line 122
گنجینه فرادرس های یادگیری ماشین و داده کاوی | مرجع متلب و هوش مصنوعی.

گنجینه فرادرس های یادگیری ماشین و داده کاوی

۵ اسفند ۱۳۹۳ توسط مدیر امور آموزش مجموعه: داده کاوی, سیستم های فازی, شبکه های عصبی, فیلم های آموزشی, متلب سایت, محصولات آموزشی, یادگیری ماشینی

گنجینه فرادرس های میادگیری ماشین و داده کاوی شامل مجموعه ای از فیلم های آموزشی در مورد مبانی و مباحث یادگیری ماشین و داده کاوی است، که به صورت تئوری و عملی (پیاده سازی گام به گام در متلب) ارائه شده است.

گنجینه فرادرس های یادگیری ماشین و داده کاوی، شامل تقریبا ۸۸ ساعت برنامه آموزشی تخصصی است که منبعی بی نظیر برای آموزش مباحث بیادگیری ماشین و داده کاوی محسوب می شود. تولید و ارائه چنین محصولی، برای اولین بار در دنیا و توسط فرادرس انجام گرفته است. این کتابخانه دیجیتال با شرایط خاصی به مخاطبین محترم فرادرس قابل ارائه است. مشخصات گنجینه فرادرس های یادگیری ماشین و داده کاوی، در ادامه آمده است.

گنجینه فرادرس های میادگیری ماشین و داده کاوی شامل مجموعه ای از فیلم های آموزشی در مورد مبانی و مباحث یادگیری ماشین و داده کاوی است، که به صورت تئوری و عملی (پیاده سازی گام به گام در متلب) ارائه شده است.

گنجینه فرادرس های یادگیری ماشین و داده کاوی، شامل تقریبا ۸۸ ساعت برنامه آموزشی تخصصی است که منبعی بی نظیر برای آموزش مباحث بیادگیری ماشین و داده کاوی محسوب می شود. تولید و ارائه چنین محصولی، برای اولین بار در دنیا و توسط فرادرس انجام گرفته است. این کتابخانه دیجیتال با شرایط خاصی به مخاطبین محترم فرادرس قابل ارائه است. مشخصات گنجینه فرادرس های یادگیری ماشین و داده کاوی، در ادامه آمده است.

کد محصول	محتوا	مدت زمان
HPDM9311	آموزش تئوری و عملی مباحث یادگیری ماشین و داده کاوی	۸۸ ساعت و ۲۰ دقیقه
فرادرس های موجود در گنجینه
	مجموعه فرادرس های داده کاوی یا Data Mining در متلب	۲۴ ساعت و ۲ دقیقه
	مجموعه فرادرس های شبکه‌های عصبی مصنوعی در متلب	۲۷ ساعت و ۴۶ دقیقه
	مجموعه فرادرس های کاربردی شبکه عصبی	۸ ساعت و ۴۰ دقیقه
	مجموعه فرادرس های سیستم‌های فازی در متلب	۲۰ ساعت و ۴۹ دقیقه
	فرادرس انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم های فرا ابتکاری و تکاملی	۴ ساعت و ۸ دقیقه
	فرادرس طراحی سیستم های فازی عصبی یا ANFIS با استفاده از الگوریتم های فرا ابتکاری و تکاملی	۲ ساعت و ۱۶ دقیقه

برای مشاهده جزئیات و تهیه گنجینه فرادرس های یادگیری ماشین و داده کاوی به این لینک (+) مراجعه نمایید.

مطالب پیشنهادی‎

مجموعه فیلم های آموزش برنامه نویسی C و ++C

گنجینه طلایی فیلم های آموزش برنامه نویسی کاربردی متلب - از مقدماتی تا پیشرفته

مجموعه فیلم های آموزش پردازش تصویر در متلب

مجموعه: داده کاوی, سیستم های فازی, شبکه های عصبی, فیلم های آموزشی, متلب سایت, محصولات آموزشی, یادگیری ماشینی برچسب ها: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS, ANFIS با چند خروجی, ANN, ANN Input Selection, Anomaly Detection, Artificial Neural Network Input Selection, Artificial Neural Networks, Association Rule Mining, Binary Genetic Algorithm, Classification, Clustering, Data Mining, Data Mining in MATLAB, Dimension Reduction, Dimensionality Reduction, FCM, Feature Extraction, Feature Selection, Feature Selection for Classification, Feature Selection for Regression, Feature Selection using ACO, Feature Selection using Ant Colony Optimization, Feature Selection using DE, Feature Selection using Differential Evolution, Feature Selection using Evolutionary Algorithms, Feature Selection using GA, Feature Selection using Genetic Algorithm, Feature Selection using Metaheuristics, Feature Selection using Multi-objective Genetic Algorithm, Feature Selection using NSGA-II, Feature Selection using Particle Swarm Optimization, Feature Selection using PSO, Feature Selection using SA, Feature Selection using Simulated Annealing, Feature Subset Selection, FIS, Fuzzu Inference Systems, Fuzzy Arithmetic, Fuzzy c-Means, Fuzzy Inference System, Fuzzy Logic, Fuzzy Relation, Fuzzy Sets Theory, Fuzzy System Design, Fuzzy Systems, Genetic Algorithm, genfis2, genfis3, Hopfield Neural Network, Hub Location Allocation, k-means, KDD, Knowledge Discovery, Knowledge Discovery from Data, Lookup Table, Machine Learning, MLP, Multi-objective Feature Selection, Neural Network Input Selection, Neural Networks, neuro-Fuzzy System, Optimal ANFIS Design, Optimal Fuzzy System Design, Optimal Training of Fuzzy Syste, Outlier Detection, Pattern Mining, PCA, Principal Component Analysis, QAP, Quadratic Assignment Problem, RBF, Regression, Rule Mining, Self-Organizing Maps, Support Vector Machine, SVM, SVR, Transportation Problem, آموزش GA, آموزش الگوریتم ژنتیک, آموزش سیستم فازی, آموزش شبکه عصبی, آموزش طراحی سیستم فازی, آموزش عملی پیش بینی سریهای زمانی, آموزش عملی طبقه بندی و بازشناسی الگو, آموزش فازی, آموزش متلب, آموزش منطق فازی, آموزشی شبکه عصبی با الگوریتم های تکاملی, استخراج دانش, استخراج ویژگی, استفاده از شبکه های عصبی, الگوریتم k-Means, انتخاب زیر مجموعه ویژگی, انتخاب ورودی شبکه عصبی, انتخاب ورودی شبکه عصبی مصنوعی, انتخاب ویژگی, انتخاب ویژگی با NSGA-II, انتخاب ویژگی با الگوریتم PSO, انتخاب ویژگی با الگوریتم تکامل تفاضلی, انتخاب ویژگی با الگوریتم ژنتیک, انتخاب ویژگی با الگوریتم ژنتیک چند هدفه, انتخاب ویژگی با الگوریتم شبیه سازی تبرید, انتخاب ویژگی با الگوریتم مورچگان, انتخاب ویژگی با الگوریتم های تکاملی, انتخاب ویژگی با الگوریتم های فرا ابتکاری, انتخاب ویژگی با بهینه سازی ازدحام ذرات, انتخاب ویژگی برای رگرسیون, انتخاب ویژگی برای طبقه بندی, انتخاب ویژگی چند هدفه, انفیس, انفیس با چند خروجی, برنامه نویسی متلب, بسته طلایی داده کاوی در متلب, بسته طلایی فیلم های آموزشی داده کاوی در متلب, بهینه سازی, بهینه سازی هوشمند, پایگاه قواعد فازی, پرسپترون چند لایه, پیاده سازی ANFIS در متلب, پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در متلب, پیاده سازی الگوریتم های داده کاوی در متلب, پیاده سازی انفیس در متلب, پیاده سازی سیستم فازی در متلب, پیش پردازش داده ها, تحلیل مولفه اساسی, تخصیص درجه دو, تخمین تابع, ترکیب سیستم فازی عصبی و الگوریتم های تکاملی, ترکیب سیستم فازی و الگوریتم های تکاملی, ترکیب سیستم فازی و الگوریتم های فرا ابتکاری, ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ازدحام ذرات, ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم رقابت استعماری, ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک, تشخیص داده های پرت, تشخیص ناسازگاری ها, تعیین مقادیر بهینه پارامترهای سیستم فازی, توابع شعاعی پایه, تولباکس شبکه عصبی, تولباکس فازی, جدول ارجاع, خوشه بندی, خوشه بندی فازی, داده کاوی, داده کاوی در متلب, رکیب سیستم فازی عصبی و الگوریتم های فرا ابتکاری, رگرسیون, رگرسیون بردار پشتیبان, رگرسیون غیر خطی, روابط فازی, ریاضیات فازی, ساختار شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و یادگیری, سته کامل فیلم آموزشی, سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی, سیستم استنتاج فازی, سیستم فازی, سیستم فازی TSK, سیستم فازی تاکاگی-سوگنو, سیستم فازی عصبی, سیستم فازی ممدانی, سیستم های دینامیکی, سیستم های فازی, سیسنم فازی Mamdani, شبکه عصبی, شبکه عصبی رقابتی, شبکه عصبی مصنوعی, شبکه عصبی هاپفیلد, شبکه های عصبی, شبکه های عصبی مصنوعی, شبکه های عصبی مصنوعی در متلب, طبقه بندی, طراحی بهینه انفیس, طراحی بهینه سیستم فازی, طراحی سیستم فازی, طراحی سیستم فازی با الگوریتم های تکاملی, طراحی سیستم فازی در متلب, طراحی سیستم فازی مبتنی بر خوشه بندی, طراحی شبکه عصبی در متلب, فیلم آموزشی, فیلم آموزشی الگوریتم ژنتیک, فیلم آموزشی شبکه عصبی, فیلم آموزشی شبکه عصبی در متلب, فیلم آموزشی فازی, قواعد فازی, کاربردهای داده کاوی, کاربردی-عملی شبکه عصبی, کاهش ابعاد, کاوش الگو, کاوش دانش, کاوش قواعد, کاوش قواعد وابستگی, کشف دانش, کلاسترینگ, کلاسترینگ فازی, کینماتیک معکوس, ماشین بردار پشتیبان, مبانی داده کاوی, متاهیوریستیک, متغیرهای زبانی, مجموعه های فازی, محاسبات تکاملی, محاسبات فازی, مسأله تخصیص درجه دو, مسأله حمل و نقل, مسأله کوله پشتی, مسائل تخصیص, معکوس سازی, مفاهیم پایه سیستم های فازی, مکان یابی, مکان یابی هاب, منطق فازی, نگاشت خود سازمان ده, یادگیری غیر نظارت شده, یادگیری ماشینی